財(cái)聯(lián)社2月11日訊（記者 吳雨其）在人工智能全面滲透金融行業(yè)的當(dāng)下，“AI+投研”已經(jīng)成了資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)繞不開的話題。有人把它當(dāng)作提高效率的新工具，有人嘗試把它引入決策流程的深處。止于至善投資總經(jīng)理何理選擇的路徑，是在全球多市場(chǎng)、多資產(chǎn)的框架中，讓AI從輔助插件走向投研基礎(chǔ)設(shè)施，再在此基礎(chǔ)上討論長(zhǎng)期主義、投資者關(guān)系以及風(fēng)險(xiǎn)邊界。這種做法并不以講故事取勝，更像是一套正在運(yùn)行中的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。

從業(yè)績(jī)表現(xiàn)看，這套體系已經(jīng)經(jīng)歷了不同市場(chǎng)環(huán)境的考驗(yàn)。以公司核心價(jià)值投資產(chǎn)品線為例，在多個(gè)階段都跑贏主要市場(chǎng)基準(zhǔn)，其中一只代表產(chǎn)品自2022年成立以來，已經(jīng)覆蓋2022年至2026年五個(gè)完整自然年度，年度收益均優(yōu)于主要指數(shù)。

在與財(cái)聯(lián)社記者的交流中，他反復(fù)強(qiáng)調(diào)兩個(gè)問題 一是AI在投研體系中的位置究竟應(yīng)當(dāng)擺在何處，二是在AI帶來的機(jī)會(huì)與不確定性之間，投資者如何設(shè)定自己的風(fēng)險(xiǎn)承受邊界。圍繞這兩個(gè)問題，止于至善投資正在進(jìn)行一場(chǎng)持續(xù)的實(shí)踐。

讓AI成為“數(shù)字同事”

談到止于至善的投研體系，何理給出了一個(gè)頗具科幻感的名字“AI賽博坦”。這個(gè)體系由研究、交易、風(fēng)控、回溯四個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成，四個(gè)環(huán)節(jié)并非彼此割裂，而是相互嵌合，共同支撐投資決策的形成與落地。在他看來，關(guān)鍵不在于是否使用AI工具，而在于是否愿意讓AI參與到整個(gè)體系的重塑之中。

在他觀察到的行業(yè)現(xiàn)狀中，AI仍主要承擔(dān)聽會(huì)、整理紀(jì)要、搜索信息等輔助性角色，更多被視作提升效率的插件。止于至善則將AI視為“數(shù)字同事”，在體系搭建和迭代過程中與投研團(tuán)隊(duì)一起開發(fā)規(guī)則、訓(xùn)練模型和優(yōu)化流程。研究環(huán)節(jié)需要AI協(xié)助處理海量信息并抽取結(jié)構(gòu)化要點(diǎn)，交易環(huán)節(jié)則與AI共同設(shè)計(jì)執(zhí)行框架和約束條件，風(fēng)控和回溯系統(tǒng)也通過AI持續(xù)監(jiān)控組合行為與歷史數(shù)據(jù)，從而形成閉環(huán)。

這種設(shè)計(jì)的目標(biāo)，是讓主觀研究、量化評(píng)估與AI工作流真正融合，而不是在傳統(tǒng)流程上簡(jiǎn)單疊加幾段代碼。何理認(rèn)為，未來三到五年，“AI賦能投研”的演進(jìn)方向很可能是自動(dòng)化程度不斷提升，AI不再局限于生成研報(bào)和輔助分析，而是直接給出系統(tǒng)性結(jié)果，再由投研團(tuán)隊(duì)進(jìn)行判斷與修正。他判斷，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的積累，“AI賽博坦”這類體系會(huì)在決策效率和一致性上拉開差距。

這種投研重構(gòu)也延伸到了交易層面。止于至善當(dāng)前所有產(chǎn)品的交易體系，均是與AI共同開發(fā)完成的。AI在這里既要遵守風(fēng)控規(guī)則，又要吸收回溯系統(tǒng)中提煉出的經(jīng)驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上不斷調(diào)整執(zhí)行細(xì)節(jié)。何理強(qiáng)調(diào)，在這套體系里，AI并沒有替代人，而是把團(tuán)隊(duì)過去十余年的投研理解模型化、系統(tǒng)化，使得投資邏輯可以在更大范圍內(nèi)復(fù)制和驗(yàn)證。

在他看來，真正的挑戰(zhàn)不在于AI能否帶來超額收益，而在于機(jī)構(gòu)是否愿意在底層邏輯上做出足夠徹底的改造。只有當(dāng)研究、交易、風(fēng)控和復(fù)盤都與AI深度耦合，AI才能從工具升級(jí)為“同事”，在多市場(chǎng)、多資產(chǎn)環(huán)境下體現(xiàn)出穩(wěn)定性與前瞻性。

全球多市場(chǎng)中的“質(zhì)價(jià)比”路徑

與一些自上而下進(jìn)行資產(chǎn)配置的全球投資機(jī)構(gòu)不同，止于至善在多市場(chǎng)布局時(shí)，會(huì)把宏觀判斷視為一種“水溫測(cè)試”。在何理的設(shè)定里，宏觀研究更多是用來理解不同國(guó)家和地區(qū)所處的環(huán)境，例如貨幣政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等，但不會(huì)直接被用來決定“哪里的市場(chǎng)會(huì)漲、哪里的市場(chǎng)會(huì)跌”，更不會(huì)通過宏觀觀點(diǎn)來人為調(diào)整各市場(chǎng)的倉(cāng)位比例。實(shí)際持倉(cāng)主要由自下而上的個(gè)股研究和“質(zhì)價(jià)比”評(píng)估決定。

目前公司整體投資中，約七成集中在美國(guó)、韓國(guó)、日本等海外市場(chǎng)，約三成配置在A股和港股。這個(gè)比例并非事先規(guī)劃，而是從個(gè)股層面逐步累積的結(jié)果。當(dāng)一家公司在團(tuán)隊(duì)的研究框架中體現(xiàn)出更優(yōu)的質(zhì)價(jià)比時(shí)，它往往會(huì)成為調(diào)整組合的主要驅(qū)動(dòng)力。為了維持組合均衡，團(tuán)隊(duì)也會(huì)在必要時(shí)對(duì)某些方向進(jìn)行少量配置，例如在部分時(shí)期以不超過基金凈資產(chǎn)一成的比例，持有創(chuàng)新藥相關(guān)ETF，以對(duì)沖單一行業(yè)集中度過高的風(fēng)險(xiǎn)。

在賽道選擇上，止于至善一方面重點(diǎn)挖掘AI、新消費(fèi)、區(qū)塊鏈、創(chuàng)新藥、機(jī)器人等何理口中的“星辰大?！鳖I(lǐng)域，另一方面保持對(duì)資源品等傳統(tǒng)行業(yè)的長(zhǎng)期跟蹤?；诋?dāng)前的估值和風(fēng)險(xiǎn)收益比評(píng)估，何理將AI視為有生以來最大的投資機(jī)會(huì)，新消費(fèi)和區(qū)塊鏈的質(zhì)價(jià)比較高。同時(shí)與市場(chǎng)不同的是，他認(rèn)為創(chuàng)新藥和機(jī)器人整體偏貴，因此在最后兩類公司上更愿意耐心等待，待估值和企業(yè)基本面更匹配時(shí)再主動(dòng)出擊。

資源品在組合中的角色則相對(duì)穩(wěn)定。何理提到，旗下基金目前主要持倉(cāng)集中在AI、新消費(fèi)和資源股三類資產(chǎn)上，大致呈現(xiàn)六比二比一的結(jié)構(gòu)。資源股部分重點(diǎn)放在他所認(rèn)知的“超級(jí)周期”品種，例如銅、鋁、黃金等，同時(shí)持續(xù)關(guān)注小金屬中可能出現(xiàn)獨(dú)立超級(jí)周期的機(jī)會(huì)。這種多元配置，在他看來是對(duì)單一主題波動(dòng)的一種對(duì)沖，也有助于在不同經(jīng)濟(jì)階段保持組合收益的來源多樣性。

對(duì)于長(zhǎng)期價(jià)值與階段性主題的邊界，他的回答頗為謹(jǐn)慎。在他的經(jīng)驗(yàn)中，很多長(zhǎng)期價(jià)值方向在早期看上去都像階段性主題，差別主要在于后續(xù)是否不斷出現(xiàn)驗(yàn)證點(diǎn)。以人工智能為例，他在2023年春節(jié)后就將其視為歷史級(jí)別機(jī)會(huì)，當(dāng)時(shí)市場(chǎng)看法并不統(tǒng)一，而當(dāng)GPU、HBM等關(guān)鍵算力資源長(zhǎng)期供不應(yīng)求時(shí)，他認(rèn)為這已經(jīng)對(duì)最初判斷形成了足夠的事實(shí)支持。與之對(duì)比，元宇宙以及當(dāng)前的部分機(jī)器人應(yīng)用，更像是仍處在從零到一階段，需要更長(zhǎng)時(shí)間去跟蹤和驗(yàn)證。

在AI“冰與火之歌”中管理預(yù)期與風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)話題轉(zhuǎn)向未來一到兩年的錯(cuò)定價(jià)機(jī)會(huì)時(shí)，何理給出的答案依然圍繞AI展開。他認(rèn)為，最大錯(cuò)定價(jià)集中在科技創(chuàng)新股的長(zhǎng)期價(jià)值上。許多投資者慣于用對(duì)傳統(tǒng)周期股的思路來看待科技企業(yè)，在股價(jià)大幅上行后傾向于減倉(cāng)或離場(chǎng)，卻難以接受“越漲估值越便宜”的情況。一旦企業(yè)進(jìn)入指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)階段，盈利增速與估值消化往往會(huì)同時(shí)發(fā)生，這類股票看上去價(jià)格不低，但在長(zhǎng)期維度下仍然具備吸引力。

以他舉例的海外GPU龍頭公司為例，從早年股價(jià)十余美元到如今接近十倍的漲幅，市盈率并未同步擴(kuò)張，甚至相對(duì)下降。這種現(xiàn)象在他看來并不少見，也是長(zhǎng)期投資者和短線交易者在認(rèn)知上的一個(gè)重要分歧。與此相對(duì)，他認(rèn)為目前被低估的風(fēng)險(xiǎn)在于A股小微盤股票整體估值偏高，性價(jià)比不足，小市值并不天然意味著高彈性。

在更廣泛的市場(chǎng)層面，他對(duì)中國(guó)資本市場(chǎng)的看法同樣強(qiáng)調(diào)質(zhì)價(jià)比維度。在當(dāng)前利率周期、地緣格局和國(guó)內(nèi)政策組合之下，他判斷未來幾年港股的整體質(zhì)價(jià)比優(yōu)于A股，美國(guó)上市的中概股也具備較高吸引力。A股仍有大量結(jié)構(gòu)性機(jī)會(huì)，但投資者需要更清楚地識(shí)別估值與成長(zhǎng)匹配度，而不是僅憑情緒推動(dòng)的成交量做判斷。

對(duì)于當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境下的“最大風(fēng)險(xiǎn)”，何理給出的答案并非某一類資產(chǎn)，而是對(duì)AI影響的認(rèn)知不足。他用“冰與火之歌”來形容這一階段，一方面，人工智能帶來史無前例的歷史性機(jī)遇，另一方面，它也為各行各業(yè)引入同樣史無前例的不確定性。對(duì)投資者而言，這意味著不僅要判斷哪些行業(yè)會(huì)被重塑，還要對(duì)回撤和波動(dòng)有更充分的心理準(zhǔn)備，在構(gòu)建自身框架時(shí)留出足夠的安全邊界。

在這一點(diǎn)上，止于至善的做法是，把“AI賽博坦”視為觀察和管理這種不確定性的一個(gè)抓手，而不是解決一切問題的終極答案。體系能否在更長(zhǎng)周期內(nèi)持續(xù)有效，還需時(shí)間給出更清晰的結(jié)果。對(duì)于投資者來說，理解這類探索背后的邏輯，并據(jù)此校準(zhǔn)自己的預(yù)期，或許比短期的收益排名更為重要。